Apache MXNet 是一个高效的深度学习框架，以其灵活性和性能著称。MXNet 支持多种编程语言绑定，包括 Python、R 和 C++ 等。下面我们将简要介绍如何使用 Python 来编写一个简单的神经网络模型，并训练这个模型来进行分类任务。

### 准备工作

首先你需要确保已经安装了 `mxnet` 包以及其依赖项。可以使用 pip 命令轻松地完成这一过程：

```bash
pip install mxnet
```

如果你打算运行 GPU 加速的代码，则应该选择相应的 CUDA 版本进行安装：

```bash
pip install mxnet-cu101  # 这里以CUDA10.1为例
```

接下来我们来看一段用于图像分类的任务示例代码，这里假设我们要对 MNIST 数据集中的手写数字图片进行识别：

#### 导入库和初始化环境变量

```python
import os
from mxnet import nd, autograd, gluon
from mxnet.gluon import nn, data as gdata, loss as gloss
from mxnet.metric import Accuracy
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

os.environ['MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT'] = '0'  # 关闭自动调整优化选项
ctx = try_gpu() if mx.context.num_gpus()>0 else mx.cpu()  # 尝试获取GPU上下文，默认回退至CPU模式下运算
```

#### 下载并加载MNIST数据集

```python
mnist_train = gdata.vision.datasets.FashionMNIST(train=True)
mnist_test = gdata.vision.datasets.FashionMNIST(train=False)

transformer = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[.5], std=[.5])])

train_iter = gdata.DataLoader(mnist_train.transform_first(transformer), batch_size=64, shuffle=True)
test_iter = gdata.DataLoader(mnist_test.transform_first(transformer), batch_size=64)
```

#### 构建卷积神经网络(CNN)结构

```python
net = nn.Sequential()
with net.name_scope():
    net.add(nn.Conv2D(channels=6, kernel_size=5, activation='relu'))
    net.add(nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))
    net.add(nn.Conv2D(channels=16, kernel_size=3, activation='relu'))
    net.add(nn.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2))
    net.add(nn.Flatten())
    net.add(nn.Dense(120, activation="relu"))
    net.add(nn.Dense(84, activation="relu"))
    net.add(nn.Dense(10))  # 输出层有10个节点代表十个类别
    
net.initialize(force_reinit=True, ctx=ctx)  # 初始化参数值
trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': .01})
loss_fn = gloss.SoftmaxCrossEntropyLoss()

metric_acc = Accuracy()
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = 0.
    for X, y in train_iter:
        with autograd.record():
            output = net(X.as_in_context(ctx))
            l = loss_fn(output, y.astype('float32').as_in_context(ctx))
        l.backward()
        trainer.step(batch_size=X.shape[0])
        
        metric_acc.update(y.astype('int32'), nd.argmax(output, axis=1).astype('int32'))
        train_loss += l.mean().asscalar()
    
    _, test_accuracy = evaluate_accuracy(test_iter, net, ctx)
    print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {(train_loss / len(train_iter)).mean()}, Train Accurarcy: {metric_acc.get()[1]}, Test Accuracy: {test_accuracy}")
```

以上演示了一个完整的机器学习流程，从准备数据直到最终评估结果的质量。当然这只是入门级的例子，对于更复杂的任务来说还可以进一步探索诸如迁移学习等高级功能和技术细节。